In this paper, an integrator based method to estimate the effective wind speed in wind turbine systems is proposed. First, the aerodynamic torque was accurately estimated through a proportional gain based observer where the generator speed is the measured output of the system. The torque signal contains not only useful frequencies of the wind, but also high frequencies and the ones due to structural vibration. The useful information of the wind signal is low frequency. A spectral analysis permitted the determination of the useful frequencies. The high frequencies were then filtered before introducing the torque signal in the wind speed observer. The desired effective wind speed was extracted through an integrator based observer using the previously estimated aerodynamic torque. The strength of the method is to avoid numerical solutions used in literature of the wind speed estimation. The effectiveness of the proposed wind speed estimator and its use to control the generator speed has been tested under turbulent situations using the FAST software (Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence), for large scale Megawatt turbine.
The research was conducted windward of an irrigated Acacia amplicips Maslin windbreak established to protect As Salam Cement Plant from winds and moving sands. Two belts with approximate optical porosities of 50% and 20% were studied in River Nile State, Sudan. The research aimed at assessing the efficiency of the two belts in wind speed reduction and sand deposition. Research methods included: (i) estimation of optical porosity, (ii) measurements of windward wind speeds at a control and at distances of 0.5 h (h stands for windbreak height), 1 h and 2 h at two vertical levels of 0.25 h and 0.5 h, (iii) estimation of relative wind speeds at the three positions (distance and height) at windward and (iv) estimation of wind erosive forces and prediction of zones of sand deposition. Results show that while the two belts reduced windward wind speeds at the two levels for the three distances, belt II was more effective. Nearest sand deposition occurred at 2 h and 1h windward of belt II and belt I, respectively, at level 0.25 h. At level 0.5 h, sand was deposited only at 2 h windward of belt II and no sand deposition occurred windward of belt I. The study concludes that less porous windbreaks are more effective in reducing wind speed and in depositing sand in windward direction at a distance of not less than twice the belt height.
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 일반적으로 풍속은 풍력발전시스템의 동특성에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서 많은 풍력발전 제어 알고리듬은 성능향상을 위해 풍속의 측정을 요구하게 된다. 그러나 불행히도 풍속계와 같은 센서에 의한 실효 풍속의 정확한 측정은 어려운 실정이며 따라서 제어 시스템의 동작을 위해 풍속은 여러 가지 기법을 통해 추정되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 칼만 필터 및 신경망에 기반한 새로운 형태의 풍속 추정 기법을 제안하고 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 다양한 형태의 시뮬레이션을 수행하고자 한다.
Representative impacts and effectiveness of surface meteorological observation data assimilation were examined in order to use wind resources estimation around southern coastal area of the Korean Peninsula. The data used in study are observational wind and temperature data at 5 and 41 sites of Regional Meteorological Offices and Automatical Weather Systems, respectively. Observation wind speed data tends to show small effective radius with limited area. Especially assimilation impacts of data observed at peninsula type sites like Yeosu play only around the inside of the peninsula. This limited effective radius for wind speed is caused by the strong correlation between topography and wind speed. And the efficient radius for surface air temperature is larger than that of wind. Data assimilation for observational air temperature is useful to increase the accuracy of wind energy estimation. However assimilation of wind data requires special care in its application due to high sensitivity of topographical complexity.
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 일반적으로 풍속은 풍력발전시스템의 동특성에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서 많은 풍력발전 제어 알고리즘은 성능향상을 위해 풍속의 측정을 요구하게 된다. 그러나 불행히도 풍속계와 같은 센서에 의한 실효 풍속의 정확한 측정은 어려운 실정이며 따라서 제어 시스템의 동작을 위해 풍속은 여러 가지 기법을 통해 추정되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신경망 학습을 통해 현재 풍속을 추정한 후 추정된 풍속을 이용하여 최대 전력점을 추종(MPPT)하는 방법을 제안하고자 하며, 제안된 기법의 유용성 검증을 위해 실제 제작된 실험환경에서의 적용실험을 수행하였다.
기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.
The article discusses an issue of estimating the airspeed of an autonomous flying vehicle. Airspeed is the difference between ground speed and wind speed. It is desirable to know any two among the three speeds for navigation, guidance and control of an autonomous vehicle. For example, ground speed and position are used to guide a vehicle to a target point and wind speed and airspeed are used to maximize flight performance such as a gliding range. However, the target vehicle has not an airspeed sensor but a ground speed sensor (GPS/INS). So airspeed or wind speed has to be estimated. Here, airspeed is to be estimated. A vehicle's dynamics and its dynamic parameters are used to estimate airspeed with attitude and angular speed measurements. Kalman filter is used for the estimation. There are also two major sources arousing a robust estimation problem; wind speed and altitude. Wind speed and direction depend on weather conditions. Altitude changes as a vehicle glides down to the ground. For one reference altitude, multiple model Kalman filters are pre-designed based on several reference airspeeds. We call this group of filters as a cluster. Filters of a cluster are activated simultaneously and probabilities are calculated for each filter. The probability indicates how much a filter matches with measurements. The final airspeed estimate is calculated by summing all estimates multiplied by probabilities. As a vehicle glides down to the ground, other clusters that have been designed based on other reference altitudes are activated. Some numerical simulations verify that the proposed method is effective to estimate airspeed.
In this study, wind data such as speeds, loads and potential of Muğla which is located in the southwest of Turkey were statistically analyzed. The wind data which consists of hourly wind speed between 2010 and 2013 years, was measured at the 10-meters height in four different ground stations (Datça, Fethiye, Marmaris, Köyceğiz). These stations are operated by The Turkish State Meteorological Service (T.S.M.S). Furthermore, wind data was analyzed by using Log-Normal and Gamma distributions, since these distributions fit better than Weibull, Normal, Exponential and Logistic distributions. Root Mean Squared Error (RMSE) and the coefficients of the goodness of fit (R2) were also determined by using statistical analysis. According to the results, extreme wind speed in the research area was 33 m/s at the Datça station. The effective wind load at this speed is 0.68 kN/㎡. The highest mean power densities for Datça, Fethiye, Marmaris and Köyceğiz were found to be 46.2, 1.6, 6.5 and 2.2 W/㎡, respectively. Also, although Log-normal distribution exhibited a good performance i.e., lower AD (Anderson - Darling statistic (AD) values) values, Gamma distribution was found more suitable in the estimation of wind speed and power of the region.
In this paper, we present the estimation of wind turbine power generation using Cascade Architectures of Fuzzy Neural Networks(CAFNN). The proposed model uses the wind speed average, the standard deviation and the past output power as input data. The CAFNN identification process uses a 10-min average wind speed with its standard deviation. The method for rule-based fuzzy modeling uses Gaussian membership function. It has three fuzzy variables with three modifiable parameters. The CAFNN's configuration has three Logic Processors(LP) that are constructed cascade architecture and an effective optimization method uses two-level genetic algorithm. First, The CAFNN is trained with one-day average input variables. Once the CAFNN has been trained, test data are used without any update. The main advantage of using CAFNN is having simple structure of system with many input variables. Therefore, The proposed CAFNN technique is useful to predict the wind turbine(WT) power effectively and hence that information will be helpful to decide the control strategy for the WT system operation and application.
To analyze influences under open fault conditions in switching devices, an integrated simulation and condition monitoring scheme for a permanent magnet synchronous generator (PMSG) based variable speed grid-connected wind turbine system are presented. Among various faults in power electronics components, the open fault in switching devices may arise when the switches are destructed by an accidental over current, or a fuse for short protection is blown out. Under such a faulty condition, the grid-side inverter as well as the generator-side converter does not operate normally, producing an increase of current harmonics, and a reduction in output and efficiency. As an effective way for a condition monitoring of generation system by online basis without requiring any diagnostic apparatus, the estimation schemes for generated voltage, flux linkage, and stator resistance are proposed and the validity of the proposed scheme is proved through comparative simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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